全局牛頓演算法

1. 牛頓法收斂條件

一、收斂條件：1、全局收斂性是指初值在定義域內任取時演算法是否收斂，若收斂其速度如何，收斂到哪個根。具體來說。2、局部收斂性有如下...
二、牛頓迭代法的簡單介紹：牛頓迭代法（Newton'smethod）又稱為牛頓-拉夫遜（拉弗森）方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛頓在17... 另外該方法廣泛用於計算機編程中。

2. 什麼是牛頓演算法

已經編譯運行確認：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<iostream.h>
typedef struct data
{
float x;
float y;
}Data;//變數x和函數值y的結構
Data d[20];//最多二十組數據
float f(int s,int t)//牛頓插值法，用以返回插商
{
if(t==s+1)
return (d[t].y-d[s].y)/(d[t].x-d[s].x);
else
return (f(s+1,t)-f(s,t-1))/(d[t].x-d[s].x);
}
float Newton(float x,int count)
{
int n;
while(1)
{
cout<<"請輸入n值(即n次插值):";//獲得插值次數
cin>>n;
if(n<=count-1)// 插值次數不得大於count－1次
break;
else
system("cls");
}
//初始化t，y，yt。
float t=1.0;
float y=d[0].y;
float yt=0.0;
//計算y值
for(int j=1;j<=n;j++)
{
t=(x-d[j-1].x)*t;
yt=f(0,j)*t;
//cout<<f(0,j)<<endl;
y=y+yt;
}
return y;
}
float lagrange(float x,int count)
{
float y=0.0;
for(int k=0;k<count;k++)//這兒默認為count－1次插值
{
float p=1.0;//初始化p
for(int j=0;j<count;j++)
{//計算p的值
if(k==j)continue;//判斷是否為同一個數
p=p*(x-d[j].x)/(d[k].x-d[j].x);
}
y=y+p*d[k].y;//求和
}
return y;//返回y的值
}
void main()
{
float x,y;
int count;
while(1)
{
cout<<"請輸入x[i],y[i]的組數，不得超過20組:";//要求用戶輸入數據組數
cin>>count;
if(count<=20)
break;//檢查輸入的是否合法
system("cls");
}
//獲得各組數據
for(int i=0;i<count;i++)
{
cout<<"請輸入第"<<i+1<<"組x的值:";
cin>>d[i].x;
cout<<"請輸入第"<<i+1<<"組y的值:";
cin>>d[i].y;
system("cls");
}
cout<<"請輸入x的值:";//獲得變數x的值
cin>>x;
while(1)
{
int choice=3;
cout<<"請您選擇使用哪種插值法計算："<<endl;
cout<<" (0):退出"<<endl;
cout<<" (1):Lagrange"<<endl;
cout<<" (2):Newton"<<endl;
cout<<"輸入你的選擇：";
cin>>choice;//取得用戶的選擇項
if(choice==2)
{
cout<<"你選擇了牛頓插值計算方法，其結果為：";
y=Newton(x,count);break;//調用相應的處理函數
}
if(choice==1)
{
cout<<"你選擇了拉格朗日插值計算方法，其結果為：";
y=lagrange(x,count);break;//調用相應的處理函數
}
if(choice==0)
break;
system("cls");
cout<<"輸入錯誤!!!!"<<endl;
}
cout<<x<<" , "<<y<<endl;//輸出最終結果

}

3. 代數牛頓迭代法是什麼演算法

牛頓迭代法（Newton's method）又稱為牛頓-拉夫遜（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛頓在17世紀提出的一種在實數域和復數域上近似求解方程的方法。

迭代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程，跟迭代法相對應的是直接法（或者稱為一次解法），即一次性解決問題。迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。

4. 牛頓法的優缺點

牛頓法最大的特點就在於它的收斂速度很快。
優點：
二階收斂，收斂速度快
缺點：
牛頓法是一種迭代演算法，每一步都需要求解目標函數的Hessian矩陣的逆矩陣，計算比較復雜。
牛頓法收斂速度為二階，對於正定二次函數一步迭代即達最優解。
牛頓法是局部收斂的，當初始點選擇不當時，往往導致不收斂；
二階海塞矩陣必須可逆，否則演算法進行困難。

5. 牛頓迭代法的牛頓迭代公式

設r是的根，選取作為r的初始近似值，過點做曲線的切線L，L的方程為，求出L與x軸交點的橫坐標，稱x1為r的一次近似值。過點做曲線的切線，並求該切線與x軸交點的橫坐標，稱為r的二次近似值。重復以上過程，得r的近似值序列，其中，稱為r的次近似值，上式稱為牛頓迭代公式。
用牛頓迭代法解非線性方程，是把非線性方程線性化的一種近似方法。把在點的某鄰域內展開成泰勒級數，取其線性部分（即泰勒展開的前兩項），並令其等於0，即，以此作為非線性方程的近似方程，若，則其解為， 這樣，得到牛頓迭代法的一個迭代關系式：。
已經證明，如果是連續的，並且待求的零點是孤立的，那麼在零點周圍存在一個區域，只要初始值位於這個鄰近區域內，那麼牛頓法必定收斂。 並且，如果不為0, 那麼牛頓法將具有平方收斂的性能. 粗略的說，這意味著每迭代一次，牛頓法結果的有效數字將增加一倍。
軍人在進攻時常採用交替掩護進攻的方式，若在數軸上的點表示A，B兩人的位置，規定在前面的數大於後面的數，則是A>B，B>A交替出現。但現在假設軍中有一個膽小鬼，同時大家又都很照顧他，每次沖鋒都是讓他跟在後面，每當前面的人占據一個新的位置，就把位置交給他，然後其他人再往前佔領新的位置。也就是A始終在B的前面，A向前邁進，B跟上，A把自己的位置交給B（即執行B = A），然後A 再前進佔領新的位置，B再跟上，直到佔領所有的陣地，前進結束。像這種兩個數一前一後逐步向某個位置逼近的方法稱為迭代法。
迭代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程，跟迭代法相對應的是直接法（或者稱為一次解法），即一次性解決問題。迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。
利用迭代演算法解決問題，需要做好以下三個方面的工作：
一、確定迭代變數
在可以用迭代演算法解決的問題中，至少存在一個可直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數，這個變數就是迭代變數。
二、建立迭代關系式
所謂迭代關系式，指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式（或關系）。迭代關系式的建立是解決迭代問題的關鍵，通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。
三、對迭代過程進行控制
在什麼時候結束迭代過程？這是編寫迭代程序必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地執行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況：一種是所需的迭代次數是個確定的值，可以計算出來；另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況，可以構建一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制；對於後一種情況，需要進一步分析得出可用來結束迭代過程的條件。

6. matlab最優化演算法有哪些

matlab最優化程序包括

無約束一維極值問題 進退法 黃金分割法 斐波那契法 牛頓法基本牛頓法 全局牛頓法 割線法 拋物線法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法

單純形搜索法 Powell法 最速下降法 共軛梯度法 牛頓法 修正牛頓法 擬牛頓法 信賴域法 顯式最速下降法， Rosen梯度投影法 罰函數法 外點罰函數法

內點罰函數法 混合罰函數法 乘子法 G－N法 修正G－N法 L－M法 線性規劃 單純形法 修正單純形法 大M法 變數有界單純形法 整數規劃 割平面法 分支定界法 0-1規劃 二次規劃

拉格朗曰法 起作用集演算法 路徑跟蹤法 粒子群優化演算法 基本粒子群演算法 帶壓縮因子的粒子群演算法 權重改進的粒子群演算法 線性遞減權重法 自適應權重法 隨機權重法

變學習因子的粒子群演算法 同步變化的學習因子 非同步變化的學習因子 二階粒子群演算法 二階振盪粒子群演算法

7. MATLAB優化工具箱怎麼試用

首先看一個gui對遺傳演算法的應用，
求下列函數的極小值。
f(x)=x.^4-3*x.^3+x.^2-2;
利用遺傳演算法求解，選擇ga solver（求解器），輸入適應函數，輸入變數個數，start就可以了，充分反應了遺傳演算法的優越性。
接著是對無約束一維極值問題的求解。
首先是進退法搜索單谷函數的極值問題。原理就是在固定區間內按照一定步長無窮逼近最優解,不過無論怎樣逼近，最後得到的還是符合精度的區間，並不是理論最優解。Matlab中用minJT函數來實現。
相關的函數代碼可以在matlab相關文件夾中找到，這里就不多說，不過還是按這種方法求一下上面的極小值問題。
代碼如下：
syms x;
f=x^4-3*x^3+x^2-2;
[x1,x2]=minJT(f,0,0.001);
在2009b中結果是。2009b已經沒有這個函數了。
無語了一下，繼續看下一種方法，黃金分割法。
也是一種無窮逼近法，利用黃金分割長生前一個區間中的內點，捨去一個端點。逐漸逼近最小值，是一種單向收縮法。
不過2009b也沒有這個函數了。
然後是斐波那契法。
我們首先就會聯想到斐波那契數列，不過這里確實用到了斐波那契數列。
斐波那契法顯然是一種雙向收縮法具體的搜索原理就不多追究了。
然後便是牛頓迭代法，原來就學過的一種速度相當快的迭代方法，其中優化後的全局牛頓法，一般的牛頓法需要初始點接近最值點而全局牛頓法則不需要這個要求。關最後還有割線法，二次插值和三次插值法。以後會慢慢補充相關的函數m文件的。

8. 請問一下牛頓演算法具體是什麼呢

【編程參考--來自網路】
已經編譯運行確認：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<iostream.h>
typedef struct data
{
float x;
float y;
}Data;//變數x和函數值y的結構
Data d[20];//最多二十組數據
float f(int s,int t)//牛頓插值法，用以返回插商
{
if(t==s+1)
return (d[t].y-d[s].y)/(d[t].x-d[s].x);
else
return (f(s+1,t)-f(s,t-1))/(d[t].x-d[s].x);
}
float Newton(float x,int count)
{
int n;
while(1)
{
cout<<"請輸入n值(即n次插值):";//獲得插值次數
cin>>n;
if(n<=count-1)// 插值次數不得大於count－1次
break;
else
system("cls");
}
//初始化t，y，yt。
float t=1.0;
float y=d[0].y;
float yt=0.0;
//計算y值
for(int j=1;j<=n;j++)
{
t=(x-d[j-1].x)*t;
yt=f(0,j)*t;
//cout<<f(0,j)<<endl;
y=y+yt;
}
return y;
}
float lagrange(float x,int count)
{
float y=0.0;
for(int k=0;k<count;k++)//這兒默認為count－1次插值
{
float p=1.0;//初始化p
for(int j=0;j<count;j++)
{//計算p的值
if(k==j)continue;//判斷是否為同一個數
p=p*(x-d[j].x)/(d[k].x-d[j].x);
}
y=y+p*d[k].y;//求和
}
return y;//返回y的值
}
void main()
{
float x,y;
int count;
while(1)
{
cout<<"請輸入x[i],y[i]的組數，不得超過20組:";//要求用戶輸入數據組數
cin>>count;
if(count<=20)
break;//檢查輸入的是否合法
system("cls");
}
//獲得各組數據
for(int i=0;i<count;i++)
{
cout<<"請輸入第"<<i+1<<"組x的值:";
cin>>d[i].x;
cout<<"請輸入第"<<i+1<<"組y的值:";
cin>>d[i].y;
system("cls");
}
cout<<"請輸入x的值:";//獲得變數x的值
cin>>x;
while(1)
{
int choice=3;
cout<<"請您選擇使用哪種插值法計算："<<endl;
cout<<" (0):退出"<<endl;
cout<<" (1):Lagrange"<<endl;
cout<<" (2):Newton"<<endl;
cout<<"輸入你的選擇：";
cin>>choice;//取得用戶的選擇項
if(choice==2)
{
cout<<"你選擇了牛頓插值計算方法，其結果為：";
y=Newton(x,count);break;//調用相應的處理函數
}
if(choice==1)
{
cout<<"你選擇了拉格朗日插值計算方法，其結果為：";
y=lagrange(x,count);break;//調用相應的處理函數
}
if(choice==0)
break;
system("cls");
cout<<"輸入錯誤!!!!"<<endl;
}
cout<<x<<" , "<<y<<endl;//輸出最終結果